【51CTO.com原創稿件】近三十年，中國工業制造業發展非常迅速，如今，我們也是世界上的制造大國。但是，中國的工業制造業仍然大而不強，在自主創新能力、信息化程度、資源利用率等方面還與國際企業差距明顯，轉型升級迫在眉睫。

德國有工業4.0，美國有工業互聯網，而我們中國也有中國制造2025，其目標都是通過信息化手段，讓傳統的行業走向數據化、智能化、物聯化，最終實現制造強國的目標。要想使我國的工業進一步提升，在全球格局中占領重要地位，那么，還需要依靠先進的IT技術，才能夠快速發展，進行升級轉型，提升智能制造的水平。

三一集團高級副總裁、***流程信息官兼樹根互聯總經理賀東東認為，工業制造業企業要想騰飛，關鍵點在于數字化。將物理的實體變成數字化的鏡像后，就可以通過ICT技術與互聯網對接，通過大數據、云計算、人工智能這些新興技術反向作用于工業界，幫助制造業和工業取得快速的發展。

在經歷過機械化、電氣化、自動化，工業企業迎來了新的革命，如今是數據化時代，在信息化、自動化還沒有完全完成的情況下，工業又迎來了重大挑戰。在數據化時代中，工業企業如何利用數據進行轉型升級呢？如何“小步快跑”進入到工業互聯網呢？

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騰訊云副總裁曾佳欣（左）樹根互聯CEO賀東東（右）

工業大數據可以應用在哪兒？

工業大數據是以機器數據為核心，包括制造企業的所有經營數據、生產數據、研發數據和客戶數據。但是，目前，絕大多數的工業企業中的數據還沒有完全與互聯網對接，還只是停留在傳統的系統中。此外，由于工業企業的信息系統復雜，大多都是由不同的服務供應商提供，因此，形成了眾多的信息孤島，這也加大了工業大數據的難度。

大數據的應用和分析，在電商營銷等領域較為普遍，通過分析用戶的消費購買行為，從而為每位用戶進行個性化推薦，這就是最常見的應用。那么，工業企業的大數據，都可以在哪些場景中應用呢？

三一重工股份有限公司流程信息化總部***架構師兼樹根互聯***架構師張茂森告訴記者，工業大數據的應用場景可以分為四類，主要集中在營銷、工業生產鏈路、機器的管理以及重資產維護上。

首先，工業企業也需要營銷。在售前，通過大數據分析，發現市場的趨勢以及熱點，客戶的購買力情況等，進而調整生產方向，客戶營銷手段；在售后，也可以根據用戶的反饋進行產品的改進，更加快速的響應市場需求。

第二，工業企業的整個鏈路也是需要大數據的。一般情況下，工業企業的流程為，設計、研發、生產、供應鏈、物流。例如，在研發時，企業搭建機器的原理模型，使用哪些材料，設計什么的樣式等，都是可以通過數據來分析得出，從而提高產品的質量。

第三，機器也是需要數據的。機器在使用過程中，一定會進行維修、保養，以及故障的處理。若是提前收集數據，就可以對機器的工作狀態了如指掌，并且還能提前分析預測出機器的故障位置等，從而提高機器的工作效率。

第四，工業的產品大多數都是重資產，這就需要大量的金融產品、保險產品、信貸抵押的產品，幫助工業的資產進行流動，而大數據可以進行信用分析，風險評估，以保障資產的安全。

工業企業如何利用大數據？

工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產制造、經營管理、市場營銷、售后服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動制造模式變革和工業轉型升級。

那么，一般工業大數據的獲取渠道都有哪些呢？一方面是以互聯為基礎，以機器傳感器為觸點，進行數據的收集；另一方面是來自于企業的各種業務系統和信息系統，例如ERP系統、MES系統，倉庫管理系統、CRM系統等。

物理機器的數據變成數字化的信息后，如何幫助企業進行提升呢？通常情況下，大數據的分析預測過程包括三大步。首先，需要進行數據的收集、轉化、清晰、關聯、進行數據結構化工作，***做統計分析；第二層進行數據的關聯分析；第三層進行預測性分析，再結合機器學習和人工智能的技術，搭建模型進行預測分析。

但是，工業大數據分析相對比較難，主要集中在數據特點不同以及信息孤島太多。傳感器收集的數據大部分來自于機器產品的數據，這些數據是連續的，并且是信號數據，對于信號的處理，傳感器的出錯率會比較大，那么就需要對傳感器的信號數據進行預處理，去除掉擾動的數據后再進行分析。其次，工業企業的信息系統比較多，而且都是不同的廠商安裝部署的，因此也就形成了信息孤島，各系統之間的數據如何打通，如何清洗，如何關聯，都是非常復雜的，更何況工業企業的業務邏輯相當復雜，因此，工業大數據比想象中的要難很多。

但是，要想提升信息化水平，整合數據，進行大數據分析是勢在必行的。那么有什么比較快速入手的方式嗎？張茂森表示，可以從三方面進行著手。

首先在生產的質量管理方面，可以通過簡單的數據記錄，查找到在生產過程中，哪里出現問題，也就是所謂的故障溯源。

其次，在制造過程中，機器的運維和保養都需要人工來完成，通過看、敲、打、摸等方式來檢查機器是否出現了問題，但是如果收集了機器設備的數據，通過控制臺就可以查看機器的運行狀況，當機器出現狀況后再通過人工的方式進行修理，這樣效率會提升很多倍。

第三，在后服務市場中，也可以通過大數據來提升工作效率，比如設備壞了，但是客戶并不能準確說出故障，因此，就無法判斷該攜帶什么樣的文件，什么級別的工程師去現場進行修理，當有機器數據反饋時，可以快速判斷問題所在，迅速派出工程師進行修理，提升工作效率。

工業大數據背后的云支撐

工業大數據的收集、清洗、分析、預測等環節，都離不開云計算的支撐。賀東東認為，工業企業在發展大數據時，云計算是最重要的基礎能力。很多制造業企業的***困難在于，打造信息化的基礎門檻非常高，需要花費大量金錢，并且還需要有很強的IT團隊，掌握各種新的技術。因此，唯一的解決方案就是通過云計算的能力，消除門檻，即插即用，將所有的know-how連在云端，直接使用，幫助更多的制造企業享受互聯網帶來的便利。

為此，樹根互聯與騰訊云合作，打造了“根云”平臺。“根云”是以機器為對象，通過大數據分析能力幫助機器建模，基于機器數據模型優化機器的全生命周期運營。由騰訊云提供底層的云計算基礎架構能力，再加上樹根互聯在工業領域的專業知識、專用工具以及工業領域分析的軟件，共同組成了“根云”平臺。

“根云”的***層，主要解決工業互聯的連接問題，通過通信模塊、邊緣計算模塊等硬件，來解決機器之間的連接通信問題，將沒有聯網的亞機器變得更加智能化，進行數據的采集，從而傳送到云端。第二層是公共的IaaS和PaaS 能力，包括大數據以及云計算的公共服務平臺，這一層主要是和騰訊云合作的；第三層主要是針對工業特定的PaaS層，根據機器數據和工業大數據的特點，進行機器的數據建模，然后再優化機器的生命周期管理，提升運行效率；第四層，基于工業互聯網平臺來打造應用，提供整體的智能服務、智能制造的解決方案；第五層主要是創新增值，基于機器數據打造保險產品，這也是工業制造業的商業模式創新。

賀東東表示，”從工業角度來看，光有數據肯定不行，最終一定要與人結合，因為人在使用機器、操作機器。樹根互聯是機器的專家，而騰訊云是人的專家，除了與騰訊云在公有云方面的合作以外，還希望在人機方面有更多的探索”。

【欄目介紹】：在互聯網+時代下，云計算正被越來越多的行業和企業認可。《騰訊云會客廳》作為云計算行業首檔高端人物訪談欄目，是由騰訊云副總裁曾佳欣親自主持，在分享云在各領域***實踐的同時，也邀請到眾多創投界資深人士和明星，分享云端創投經驗，從資本、技術、渠道、服務等方面，打通整個產業鏈，構建云端創業生態。

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